基于遗传算法的虚拟电厂经济性分析
利用遗传算法优化电力系统中的经济调度问题
利用遗传算法优化电力系统中的经济调度问题经济调度问题是电力系统中的一个重要研究领域。
电力系统的经济调度问题是指在考虑供电的质量和供电的安全性的基础上，通过优化发电机组的出力和负荷分配，以达到电力系统的最佳调度方案，从而实现最大化社会经济效益的目标。
遗传算法是一种模拟生物遗传和进化过程的随机优化方法，应用于电力系统经济调度问题能够有效地寻找到较好的解决方案。
本文将介绍利用遗传算法优化电力系统中的经济调度问题的方法和步骤。
第一章：引言电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施，其供电质量和供电安全性对于人们正常生活和工作至关重要。
因此，如何合理地调度电力系统以实现最佳经济效益是当前电力系统研究的一个热点问题。
第二章：电力系统经济调度问题的数学模型电力系统的经济调度问题可以看作是一个多目标优化问题。
首先，我们需要构建一个数学模型，该模型能够准确地描述电力系统的运行情况。
在数学模型中，需要考虑的变量包括发电机组的出力、负荷需求以及输电网的线路损耗等。
此外，还需考虑到发电机组的调度水平、供电负荷的平衡度以及输电网的稳定性等约束条件。
第三章：遗传算法的原理和步骤遗传算法是一种模拟生物遗传和进化过程的随机优化方法。
其核心思想是通过模拟自然界选择、交叉和变异等过程，不断地搜索和优化问题的解空间。
具体步骤如下：1. 初始化种群：随机生成一定数量的初始解，并构建初始种群。
2. 评估适应度：根据所建立的数学模型，计算每个个体的适应度，即经济效益的评估指标。
3. 选择操作：根据个体适应度大小，选择优秀的个体作为父代，用于产生下一代的个体。
4. 交叉操作：随机选择一定数量的父代个体进行交叉操作，生成新的个体。
5. 变异操作：对新个体进行变异操作，引入一定的随机扰动，增加种群多样性。
6. 更新种群：用新个体替换旧个体，更新种群。
7. 终止条件：判断是否达到终止条件，如果达到则停止迭代，否则返回步骤2。
第四章：利用遗传算法优化经济调度问题在进行电力系统的经济调度问题优化时，可以采用遗传算法进行求解。
遗传算法在电力系统优化中的应用研究
遗传算法在电力系统优化中的应用研究电力系统的优化问题一直是电力工业和科学技术界关注的热点问题之一。
电力系统的优化问题不仅涉及到电力市场的经济利益，还涉及到能源的技术、环境等一系列复杂的问题。
针对这些问题，近年来，遗传算法成为了电力系统优化领域的重要投入。
在现代电力系统中，遗传算法已经被广泛应用于电力运行调度、电力市场分析等领域，具有良好的优化效果和实用价值。
一、遗传算法基本原理遗传算法是一种仿生学优化算法，它模拟了自然界中的基因遗传演变过程。
其中包含两个重要操作——遗传和突变。
遗传是指将父代染色体中的“优良”基因遗传给下一代染色体。
而突变是指在遗传过程中，经过低概率的突变，使得基因在随机性变异的条件下发生外显性变化，从而出现新的亚型。
遗传算法基于自然界中的生物遗传原理设计而成。
其基本流程包括“生成初始种群→适应性函数计算→选择→交叉→变异→新一代种群的生成”等步骤。
首先，算法需要生成一个初始群体。
接下来，通过适应性函数计算，对每个个体的适应度进行计算。
然后，对适应度高的个体进行选择，并进行交叉和变异操作。
最后，根据个体表现，生成新一代的种群。
通过不断迭代，寻求最优解。
二、遗传算法在电力系统优化中的应用遗传算法在电力系统优化中具有广泛的应用。
在电力市场分析方面，利用遗传算法，可以解决电网调度中的经济调度问题，为市场供电提供技术支持。
同时，遗传算法可以对电力市场进行分析，制定出适当的电价并生成适当的方案。
在电力系统运行优化方面，通过遗传算法，可以为短期载荷预测、短期发电计划、电力调度等问题提供可行的优化策略，实现系统的安全稳定运行。
1. 电力市场分析在电力市场分析方面，遗传算法可以利用市场信息来预测电价，制定出适当的供电计划和电价方案。
其中，遗传算法可以通过对电力供给市场的结构、需求和价格预测等因素进行分析，并利用适应度函数进行模拟，寻求最优解决方案。
此方法可以大大提高市场供应的效率和精度，为市场电力提供技术支持和智能化决策。
基于改进遗传算法的水电站厂内经济运行的开题报告
基于改进遗传算法的水电站厂内经济运行的开题报告1.研究背景及意义水电站作为可再生的能源，对于我国经济社会的发展具有重要的战略地位。
而水电站的经济运行对于保障电力供应、发展可再生能源等方面也具有十分关键的作用。
因此，对水电站的经济运行进行优化和提升，不仅可以提高水电站的经济效益，还可以促进我国清洁能源的发展，具有重要的意义。
2.研究目的和内容本研究旨在基于改进遗传算法，对水电站厂内经济运行进行优化研究。
具体而言，研究将采用改进遗传算法对水电站厂内经济运行进行优化，实现最优出力方案的制定，降低运营成本，提高水电站的经济效益。
同时，还将结合工程实际，建立水电站厂内经济运行模型，分析优化后的经济效果，对研究内容进行分析和阐述。
3.研究方法本研究将采用改进遗传算法对水电站厂内经济运行进行优化研究。
为了保证研究的可行性和准确性，研究还将结合工程实际，建立水电站厂内经济运行模型，作为研究的依据。
在建立模型的基础上，研究将采用改进遗传算法，通过优化出力方案的制定，实现降低运营成本，提高水电站的经济效益。
在研究完成后，还将结合实际运行数据，对研究结果进行评估和分析。
4.预期研究结果本研究旨在基于改进遗传算法，对水电站厂内经济运行进行优化，实现最优出力方案的制定，降低运营成本，提高水电站的经济效益。
预计研究结果将呈现出优化后的经济效益明显提升，并对水电站的经济运行管理提供参考和帮助。
5.研究进度安排本研究的进度安排如下：第1-2个月：文献阅读和调研，建立水电站厂内经济运行模型；第3-4个月：采用改进遗传算法对水电站厂内经济运行进行优化研究；第5-6个月：通过结合实际运行数据，对研究结果进行评估和分析；第7-8个月：对研究结果进行总结和撰写论文；第9个月：论文修改和答辩准备。
遗传算法和BP神经网络在水电站经济优化调度中的应用
摘要水电站优化调度，旨在充分利用水资源，使发电量最大，从而提高经济效益。
本文的研究对象是在电厂出力给定时以及各种约束条件下，如何求解厂内机组间有功负荷的最优分配问题。
从而合理安排水电站的运行方式，改善电厂及整个电力系统的供电质量、提高运行可靠性。
本文主要讲述了遗传算法和BP神经网络在水电站经济优化调度中的应用,对经济调度、遗传算法和BP神经网络的基本原理进行了综述。
本文具体分析水力发电机组耗流量和机组间负荷最优分配的计算方法，建立了机组的耗流量模型和优化运行模型，为水电站优化调度的研究打下了理论基础。
基于VB平台的“经济优化调度”软件的研究与开发，是利用面向对象的编程技术，设计出与Windows操作系统风格一致的界面。
使用Access软件进行水电站厂内各机组的数据库设计，应用Visual Basic (VB)语言进行程序化水电站的“经济优化调度”。
关键词：遗传算法；BP神经网络；电力系统经济调度；VBAbstractThe power station optimizes dispatchers, in order to fully utilize the water resource, make generation largest, thus increase economic efficiency.The research object of this text is how to solve the distribution of the factory Units Active optimal load when the power plant exerts oneself and gives definitely and under various kinds of restraint terms, thus reasonable arrangements for the operation of hydropower stations, and the entire plant to improve the electricity supply system of quality and reliability. This text has mainly told that the hereditary algorithm and BP neural network optimize the application of dispatchers in the economy of the power station, and I make the Summary Including the survey to economic dispatcher, hereditary algorithm and basic principle of BP neural network.This stationery body analysis water conservancy generating set dawdle flow and load optimum computing technology that assign among the aircrew, have set up consuming the flow model and optimizing the model of operating of the aircrew, and has laid the theoretical foundation in research of optimizing the dispatcher for the power station.Based on the research and development of software of "economy optimizes dispatchers" on VB platform, i utilize programming technology facing target to design the interface keeping the same with Windows operating system style. First i use access software to carry on the design of storehouse of data of every unit in the factory of power station. Second, i use Visual Basic (VB) to Program the procedure power station "economy is optimized and managed ".Key words: Genetic algorithm；BP Nerve network；power System；Economic dispatch；Visual Basic目录1 绪论 (1)1.1 本课题研究背景及意义 (1)1.2 遗传算法和BP神经网络的发展 (1)1.2.1 遗传算法的发展 (1)1.2.2 BP神经网络的发展 (2)1.3 遗传算法和BP神经网络国内外研究现状 (3)1.3.1 遗传算法数学模型的建立 (3)1.3.2 神经元模型和网络结构的建立 (4)1.3.3 遗传算法和BP神经网络的配合应用 (4)2 经济调度的基本理论 (6)2.1 基本概念 (6)2.1.1 经济调度的概念 (6)2.1.2 BP神经网络的概念 (6)2.1.3遗传算法的概念 (6)2.2 经济调度的方法研究 (6)2.2.1 经济调度在水电厂应用 (7)2.2.2 水电厂厂内经济运行的数学模型 (7)2.3 BP神经网络的原理 (8)2.3.1 BP神经网络的基本原理 (8)2.3.2 BP神经网络模型 (8)2.3.3 BP网络模型的缺陷分析及优化策略 (10)2.4 遗传算法的基本原理 (10)2.4.1 遗传算法的基本要素 (10)2.4.2 遗传算法的过程和步骤 (13)2.4.3 遗传算法的收敛性 (15)2.4.4 遗传算法的性能 (16)2.5 模型的建立方法及训练函数介绍 (18)2.5.1训练数据的获得 (18)2.5.2 训练数据的处理 (18)2.5.3 网络参数的初始化和训练 (19)2.5.4 仿真结果与生成网络模型 (21)3 软件设计 (23)3.1 主程序模块化设计 (23)3.1.1 遗传算法求最优解的子模块 (23)3.3.2 遗传算法模块块程序框图 (29)3.2 数据库设计 (30)3.3 软件的界面设计及工作特性 (31)3.3.1 界面设计 (31)3.3.2 工作特性 (34)3.4 系统构成 (39)3.5 软件特点 (39)3.6 本次论文的要求 (39)4 结果分析与总结 (41)参考文献 .................................................................................................................... 错误！未定义书签。
虚拟电厂中的智能调度决策算法技术
虚拟电厂中的智能调度决策算法技术
虚拟电厂的智能调度决策算法技术是指利用人工智能、大数据、
物联网等技术，对电力系统分布式能源资源进行优化调度，实现最佳
经济性、稳定性和可靠性的目标，提高能源利用效率和经济效益。
常用的虚拟电厂智能调度决策算法技术包括以下几种：
1.遗传算法（Genetic Algorithm）：对于大规模虚拟电厂调度
问题，遗传算法具有很好的适应性和全局搜索能力。
它通过随机选择、交叉、变异等操作来不断优化调度方案，以达到最优解。
2.粒子群算法（Particle Swarm Optimization）：该算法将待
优化的电源配置视为一群粒子的运动，通过交叉、变异来寻找最优解。
该算法具有全局搜索和容易实现等优点，能够应用于各种电力系统优
化问题。
3.蚁群算法（Ant Colony Optimization）：该算法基于蚂蚁在
采食过程中遗留信息，通过模拟蚂蚁的行为来寻找最优解。
该算法能
够应用于虚拟电厂的分布式能源资源优化调度问题。
4.人工神经网络算法（Artificial Neural Network）：该算法
基于计算神经元的相互连接，通过训练神经网络来实现分布式能源的
预测和优化调度。
该算法适用于复杂的非线性优化问题。
5.模糊逻辑算法（Fuzzy Logic）：该算法通过模糊数学的方法
来处理数据的不确定性，以解决虚拟电厂调度问题。
该算法灵活可扩展，能够适应多变的环境。
综上所述，虚拟电厂智能调度决策算法技术的发展可以大大提高
虚拟电厂的能源利用效率和操作可靠性，减少环境污染和能源浪费，
为电力系统的可持续发展做出贡献。
遗传算法在电力系统经济调度中的应用
遗传算法在电力系统经济调度中的应用随着社会经济发展和科技进步，电力系统的规模日益庞大，电力负荷的增加和电网的复杂化，给电力系统经济调度带来了巨大的挑战。
在这样的背景下，遗传算法成为了电力系统经济调度中一个非常有效的工具。
本文将会探讨，遗传算法在电力系统经济调度中的应用。
一、电力系统经济调度的概念和实践电力系统经济调度是指在给定的电网结构和电力负荷条件下，在尽可能满足用电负荷的前提下，合理地安排电力系统的发电机组输出功率，以达到降低电力系统总成本的目的。
实践证明，电力系统经济调度具有减少电力生产成本、提高电力系统经济效益、降低环境污染和保证电力系统稳定运行等显著优点。
二、遗传算法的原理和优势遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，它主要通过模拟生物群体的基因变异、交叉、选择等生物进化过程来搜索最优解，是目前比较流行的一种全局搜索方法，常用于解决存在大量变量和复杂条件限制的优化问题。
遗传算法具有一定的优势：1、全局搜索能力强遗传算法能够全局搜索解空间中所有的可能解，对于求解存在多个局部极值的优化问题尤其有效，能够避免收敛到局部最优解。
2、适应性强遗传算法能够根据问题需求自适应地调整搜索策略和搜索过程中的参数，以达到求解问题的最优解的目的。
3、可并行处理遗传算法能够分配任务并处理大规模的优化问题，因此能较好的消除传统的算法处理时间较长的问题。
三、遗传算法在电力系统经济调度中的运用1、定位经济发电情况电力系统经济调度中，遗传算法可以用来定位发电机的最经济输出功率。
我们可以将遗传算法作为一种优化方法，将其运用于经济输出功率的控制系统中，并通过遗传算法对其进行优化，得出最佳的经济发电方案。
2、解决电力系统调度中的矛盾问题在实际的电力系统运行中，有些调度矛盾问题无法通过简单的线性规划方法求解。
此时可以考虑将这些问题形成的复杂优化问题转化为遗传算法用于求解。
例如，考虑发电机机组负荷限制与电力系统安全稳定运行之间的矛盾。
基于改进量子遗传算法的水电站厂内经济运行
０ 引言
水 电站厂内经济运行［ １ １ 是一 个高 维 、离散 、非 ， ２
线 性 优 化 问 题 ，很 难 找 到 全 局 最 优 解 。虽 然 已 经 有
２ ７ 第９ ０卷 ０ 月 第２ 年９ 期
中国科技论文在线
Ｓ Ｅ ＣＥ ＡＰ ＲＯＮ ＩＥ ＣＩＮ Ｐ Ｅ ＬＮ
Ｖ１ Ｎ ． ｏ２ ｏ ． ９
Ｓ ｐ２ ０ ｅ ．０ ７
基于改进量子遗传算法 的水 电站厂 内经济运 行
卢有麟 ，周建 中，杨俊杰 ，李英 海 ，张 勇传
（ 中科技 大 学水 电与数字化工程 学院，武汉 ４ ０ ７ ） 华 ３ ０ ４ 摘 要： 为了克服量子遗传算法（ ｕｎ ｍＧ ｎｔ Ａｇｒ ｍ Ｑ ａｔ ｅｅｃ ｌ ｉ ｕ ｉ ｏｔ ｈ Ｇ ） Ａ 存在的 “ 早熟”问题，本文将传统遗传算
１ 水 电站厂 内经济运行 的模型描述
分析水 电站厂内经 济运 行 问题 ，首先应获取各 机组在不 同水头 下的流量 出力特征 函数 Ｑ（ ， ）， Ｐ
利用量子 比特 进行染 色体编 码 ，通过量子 并行计算 来求解问题 ， 最后通过量子旋转 门实现染色体演化 。
实际上它是一 种概 率演化算法 ，因为其算法 中没有
２２ 量子进化操作 ．
机状态变量 ，若 ｉ 机组在 ｔ 时刻运行 ，Ｕ 则 为 １ ，否 则 为 ０ 为 ｔ ； 时段任务调度给定的负荷 ； 是 水 头为 Ｈ 时 ，ｉ 机组的最大出力限制 ；Ｏ Ｑ 分 ｏ、 ｏ 别为 ｉ 机组的开 、停机耗水量 ； Ｔ为 日内分段数 ，本 文 中 Ｔ取 ６ 。
电力系统中的遗传算法优化控制技术研究
电力系统中的遗传算法优化控制技术研究伴随着电力系统的不断发展，电力系统的可靠性和经济性也变得越来越重要。
为了实现电力系统的优化控制，人们引入了遗传算法，并将其应用于电力系统的优化控制。
本文将对电力系统中的遗传算法优化控制技术进行详细的研究和分析。
一、遗传算法简介遗传算法是一种基于自然进化过程的计算方法，具有较强的全局搜索能力和较好的优化性能。
它的基本原理是模拟生物的遗传机制，通过不断的优胜劣汰来实现对问题的求解。
遗传算法具有较好的普适性，可以应用于各个领域的优化控制问题，包括电力系统优化控制问题。
二、电力系统中遗传算法的应用电力系统是由各种电力设备组成的复杂系统，控制其运行需要大量的计算和分析。
由于电力系统存在多个相互联系的变量，因此针对电力系统进行优化控制是一项复杂的任务。
遗传算法作为一种随机搜索算法，其应用可以大大提高电力系统的优化控制效果。
在电力系统中，遗传算法主要应用于以下几个方面：1.经济调度问题：电力系统中的经济调度包括发电机出力计划、输电能力的分配等问题，决策变量较多。
遗传算法可以通过全局搜索和优化手段，找到最佳的解决方案。
2.电力负荷预测：预测电力负荷是电力系统中的关键问题之一。
遗传算法可以通过对历史数据的学习和优化，预测准确度得到显著提高。
3.电力系统优化运行：电力系统的优化运行包括发电机组的启停调整、电网的平衡和负荷的调整等问题。
遗传算法可以通过动态优化和控制方法，实现电力系统的优化运行。
三、遗传算法优化控制技术的优势和挑战电力系统中的遗传算法优化控制技术具有以下优势：1.全局搜索：遗传算法能够进行全局搜索，避免了陷入局部最优解的困境。
2.高效性：遗传算法具有高效性，搜索速度快，求解时间短。
3.自适应性：遗传算法具备一定的自适应能力，能够自动调整控制参数，适应不同的问题求解。
但是，遗传算法优化控制技术也面临着一些挑战：1.参数的设置尤为重要：遗传算法需要通过调整各个参数来适应不同的问题求解，而参数的设置可能影响算法的性能和搜索结果。
遗传算法在电力系统优化中的应用案例
遗传算法在电力系统优化中的应用案例随着电力系统的规模不断扩大和复杂性的增加，如何高效地优化电力系统的运行成为了一个重要的课题。
在这个过程中，遗传算法被广泛应用于电力系统的优化问题中，取得了显著的成果。
本文将通过几个实际案例，介绍遗传算法在电力系统优化中的应用。
首先，我们来看一个常见的问题，即电力系统的经济调度。
电力系统的经济调度旨在确定发电机组的出力，以实现电力系统的供需平衡，并使得总成本最小化。
遗传算法通过模拟自然界的进化过程，将问题抽象为一个优化的搜索过程。
通过对发电机组出力进行编码，遗传算法可以通过不断地迭代和进化，找到最优解。
这样，电力系统的经济调度问题就可以得到高效的解决。
其次，我们来看一个更复杂的问题，即电力系统的输电网优化。
电力系统的输电网优化旨在确定输电线路的配置和参数，以实现电力系统的稳定运行和能量传输的最优化。
遗传算法可以通过对输电线路的拓扑结构和参数进行编码，通过不断地交叉和变异操作，产生新的解，并通过适应度函数进行评估和选择，从而找到最优解。
这样，电力系统的输电网优化问题就可以得到有效的解决。
另外，遗传算法还可以应用于电力系统的容量规划问题。
电力系统的容量规划旨在确定电力系统的发电容量、输电容量和配电容量，以满足未来的电力需求。
遗传算法可以通过对电力系统的发电容量、输电容量和配电容量进行编码，通过不断地迭代和进化，找到满足电力需求的最优解。
这样，电力系统的容量规划问题就可以得到有效的解决。
除了上述应用案例，遗传算法还可以应用于电力系统的潮流计算、电力系统的稳定性分析、电力系统的电压控制等问题。
通过对电力系统的各个方面进行编码和优化，遗传算法可以为电力系统的运行和规划提供有效的决策支持。
总之，遗传算法在电力系统优化中的应用案例丰富多样，涵盖了电力系统的各个方面。
通过模拟自然界的进化过程，遗传算法可以通过不断地迭代和进化，找到电力系统的最优解。
这为电力系统的运行和规划提供了有效的决策支持，为电力行业的发展做出了重要贡献。
遗传算法优化的电力系统经济调度方法研究
遗传算法优化的电力系统经济调度方法研究随着能源需求的增长和环保意识的提高，电力系统经济调度也变得日益重要。
经济调度可以提高能源利用效率，降低电力成本，对保障社会经济发展、实现能源可持续发展起着至关重要的作用。
然而，电力系统经济调度问题涉及到诸多约束条件，如供需平衡约束、发电机容量限制约束、输电线路传输容量约束等。
同时，电力系统中各元素之间的耦合性极强，难以通过传统的优化算法进行全局优化，因此传统的经济调度方法难以满足实际需求。
遗传算法作为一种新兴的全局优化算法，正发挥着越来越大的作用。
遗传算法模仿了生物进化的过程，通过不断地迭代优化，最终得到全局最优解。
因此，将遗传算法应用于电力系统经济调度中，可以有效地解决电力系统经济调度问题。
具体地说，将遗传算法与电力系统经济调度相结合，应该从以下几个方面入手：一、遗传算法参数的选择遗传算法的参数包括种群大小、交叉概率、变异概率等，不同的参数取值会影响到算法的求解速度和结果质量。
因此，在将遗传算法应用于电力系统经济调度中时，需要对遗传算法的参数进行合理的选择。
种群大小的合理取值应该根据问题的规模来确定，一般而言，种群大小越大，算法的求解速度越慢，但是结果质量越高。
交叉概率的取值应改根据实际情况和问题需求来确定，一般而言，交叉概率应该较高，以避免算法陷入局部最优解。
变异概率的取值应该适当，以保证算法的多样性和局部搜索能力。
二、适应度函数的选择适应度函数是遗传算法求解问题的关键之一，它反映了问题的优化目标。
因此，在将遗传算法应用于电力系统经济调度中时，需要根据实际情况选取合适的适应度函数。
适应度函数应该考虑到电力系统经济调度问题的特殊性，同时也要考虑到不同的优化目标。
例如，从全局角度考虑，可以选择总成本最小为目标，从局部角度考虑，可以选择个别发电机的成本最小为目标。
三、优化过程的控制在遗传算法迭代过程中，需要控制算法的收敛性和多样性，以保证算法求解的有效性。
因此，可以采用适应度函数动态调整、基因突变等策略，来提高算法的多样性和搜索能力。
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电器与能效管理技术!"#$%&'(
研究与分析
歇波动性$因而难以真正地参加电力市场的竞争 以及电力系统的经济调度$在市场中充分体现其 经济价值)"* %
为了解决这些问题$充分发挥新能源资源的 作用$中国大多采用微电网),.$* 模式将 Qg聚合成 一个实体$完成 Qg并网$来协调 Qg与大电网的 技术矛盾% 微电网的构造基础是元件! Qg&储能& 负荷&电力线路等# 的整合$因为电网拓展成本较 高$微电网无法顾及相对偏远和孤立的 Qg$很大 程度上受到地理区域的限制)'* $且微电网主要以 用户就地运用与 Qg为控制目标$所以在电力市 场中构成规模化效益有一定的局限性)&* % 对于 这个问题$虚拟电厂! Z5>=B?9f8M<>f9?3=$Zff# 提 供了新思路)(.#* % 与微电网不同$ Zff的形成依 赖于软件和技术$与市场的交互以及聚合 Qg的 范畴则取决于通信的可靠性及覆盖范围% 因此$ Zff不用对电网进行拓展便可以聚合微电网辖域 之外的 Qg% Zff强调对外呈现的功能和效果$ 经过先进的通信&测量和控制技术$将不同地区和 不同类型的 Qg聚合成一个整体的发电联合体$ 通过优化调度算法完成机组之间的协调运行$使 新能源发电资源得到更合理的科学配置$在电力 市场中产生更高的社会经济效益%
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王 皓 靖 ! "#%("# $ 女$工程师$主要从 事智 能 电 网& 分 布 式能源和微电网优 化运行的研究%
研究与分析
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摘!要 设计了基于配电网分时电价的运行策略和虚拟电厂! Zff# 经济优化调度 模型$由风力发电厂&火力发电厂和大规模储能电池构成$以 Zff各时段收益最大为目 标函数$考虑功率约束以及储能电池的能量和充放电约束$利用火力发电厂和储能电 池来平衡风力发电的预测误差$实现了模型经济性的优化% 模型采用遗传算法! g-# 进行优化求解$对比分析风力发电的实际值与预测值以及储能电池的充放电功率$并 对不同预测误差下的 Zff经济性进行仿真% 仿真结果表明$风力发电的预测误差越 大$Zff经济性越差% 仿真实例验证了模型的有效性$表明基于分时电价的 Zff能获 得更好的经济效益%
C19 A&<D/ T2<0.78U&A1<U8740 1;&4&Q2;781552;214;9 &U02Q2Z1D/;>1D.8243 Q&D18 314102;783&<20>Q
)!引!言
目前$世界能源问题日益严峻$各国的电力系 统开展重点正在逐步转变$发电资源呈现出可再 生型&分散型以及清洁型的发展趋势% 新型发电
Байду номын сангаас
资源并网运转尽管促进了节能减排$但对配电网 乃至输电网系统保护&电能质量&调度运行和电压 等方面带来了一些负面影响% 除此之外$因为分 布式电源! Q5G=>5EB=583 g>5A$Qg# 布局分散&规模 较小$并且风能&太阳能等新能源有非常显著的间
修晓青!"#%S"# $女$工程师$主要从事智能电网&分布式能源和微电网优化运行的研究% 张!宇!"#()"# $男$高级工程师$主要从事电池储能&电力系统分析的研究% !基金项目' 国网上海市电力公司科技项目!',)#$)"&)),(# +国家电网公司总部科技项目! Qg("."(.)",#